Automatic analysis of microscopy images of Langerhans islets
Project goals
Transplantation of isolated islets of Langerhans is an experimental treatment, which improves the patients’ quality of life and has the potential to cure diabetes. The proposed project responds to the need for an automatic method for rapid and accurate evaluation of the quantity and shape of the isolated islets, in order to assess the transplant viability. Various simple computerized methods based on digital image analysis are used to assist an operator. However, these approaches are tied to specific equipment thus preventing inter-laboratory standardization. Often, they are time consuming and inaccurate because of unsubstantiated assumptions of the islet shapes. We plan to develop new automatic self-tuning method trained on the ground truth established by four independent medical experts. The islet shape models will be based on 3D measurements of real islets by confocal microscopy. After validation, the novel algorithm will be available free of charge to the Langerhans islet community to enable the inter-laboratory comparison and to facilitate international clinical trials.
Keywords
Langerhans isletstransplantationdiabetesdigital image analysissupervised learningclassificationimage segmentationcell counting
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
Standardní projekty 18 (SGA0201400001)
Main participants
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Institut klinické a experimentální medicínyContest type
VS - Public tender
Contract ID
14-10440S
Alternative language
Project name in Czech
Automatická analýza mikroskopických snímků Langerhansových ostrůvků
Annotation in Czech
Transplantace izolovaných Langerhansových ostrůvků je experimentální léčba, která zlepšuje kvalitu života pacientů a má potenciál v léčbě diabetu. Navrhovaný projekt reaguje na potřebu automatické metody pro rychlé a přesné vyhodnocení počtu a tvaru izolovaných ostrůvků. Tím bude možné posoudit proveditelnost transplantací. Pro vyhodnocení ostrůvkových parameterů se v současné době používají jednoduché metody zpracování obrazů. Tyto metody jsou ovšem vázány na specifický mikroskop, což poté znemožňuje mezilaboratorní standardizace. Metody jsou navíc časově náročné a nepřesné, protože vychází z nepodložených představ o tvaru ostrůvků. V projektu plánujeme vývoj nové automatické metody, jejíž robustnost bude zajištěna natrénováním na ground truth datech vyhodnocených čtyřmi nezávislými lékařskými experty. V projektu bude dále navržen 3D model ostrůvku, jenž bude vycházet z provedených měření na konfokálním mikroskopu. Po verifikaci bude tato metoda volně k dispozici ostrůvkové komunitě, kde umožní provedení mezilaboratorní testů a mezinárodních klinických studiíí.
Scientific branches
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
Robust segmentation algorithm for microscopy images of Langerhans islets based on a random forest classifier was developed. Segmentation algorithm and algorithm for the purity evaluation were implemented in Java as a plugin IsletJ.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2014
Realization period - end
Apr 23, 2018
Project status
U - Finished project
Latest support payment
May 4, 2016
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP19-GA0-GA-U/01:1
Data delivery date
Jun 12, 2019
Finance
Total approved costs
3,865 thou. CZK
Public financial support
3,865 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
3 865 CZK thou.
Public support
3 865 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
JD - Use of computers, robotics and its application
Solution period
01. 01. 2014 - 23. 04. 2018